AI Compute Development
Для разработки AI-модулей, экспериментов с RAG, сборки backend/frontend и демонстраций внутри проектной команды.
Dev-сервер, базовые CPU/RAM/SSD, Docker-окружение, доступ разработчиков, журналы и временное подключение GPU.Когда AI-проекту недостаточно обычного сервера
Корпоративные AI-решения требуют не только приложения и модели, но и правильно спроектированной инфраструктуры: GPU-ресурсов, быстрых дисков, защищенных контуров, резервного копирования, сетевой связности, журналирования и мониторинга. Особенно это важно, если система работает с внутренними документами, персональными данными, обращениями сотрудников, договорами, тендерами или регламентами.
РЕСТАРТ помогает заказчику быстро развернуть AI-контур без самостоятельного поиска отдельных поставщиков, серверов, GPU и DevOps-команды. Мы берем на себя архитектуру, запуск и сопровождение инфраструктуры под конкретный AI-сценарий, а для клиента это выглядит как единый управляемый контур под брендом РЕСТАРТ.
Пилот AI-платформы
Быстро развернуть тестовый стенд для демонстрации, MVP, проверки базы знаний и первых пользователей.
Production-контур
Подготовить промышленную среду для рабочих пользователей, API-интеграций, AI-чата и сервисных процессов.
GPU для LLM и embeddings
Выделить ресурсы для локальных моделей, эмбеддингов, reranking, OCR и обработки массивов документов.
Закрытый корпоративный контур
Развернуть private AI с учетом требований к данным, доступам, журналам, ПДн, коммерческой тайне и ИБ.
Машино-часы для AI-работ
Прозрачно учитывать потребление вычислительных ресурсов в пилотах, внедрении и сопровождении.
Что входит в услугу
Это не VPS-каталог и не абстрактная аренда сервера. РЕСТАРТ предоставляет управляемую AI-инфраструктуру, связанную с внедрением платформы, RAG, AI-агентов, интеграций, безопасности и промышленной эксплуатации.
| Компонент | Что включает |
|---|---|
| Вычислительные мощности | CPU, RAM, SSD/NVMe, GPU-ресурсы, сеть, публичные и приватные адреса при необходимости. |
| AI-серверы | Контуры для LLM, embeddings, RAG, document processing, reranking, OCR и AI-агентов. |
| Production / Test / Development | Разделение сред для промышленной эксплуатации, тестирования, приемки, демонстраций и разработки. |
| Контейнеризация | Docker / Docker Compose, подготовка к Kubernetes-архитектуре при развитии проекта. |
| Хранилища | PostgreSQL, векторное хранилище, файловое или S3-совместимое хранилище, backup-контур. |
| Безопасность | Разграничение доступов, секреты, журналы, базовая защита от утечек и prompt injection, ИБ-регламенты. |
| Мониторинг | Health-checks, логи, контроль доступности, контроль потребления ресурсов и рекомендации по масштабированию. |
| Сопровождение | Поддержка, обновления, масштабирование, консультации по эксплуатации и связь с проектной командой. |
Контуры инфраструктуры
Для enterprise-проекта важно отделять эксперименты от приемки и промышленной эксплуатации. Поэтому AI Compute проектируется как набор управляемых контуров, где у каждого контура свои ресурсы, доступы, данные, регламенты и уровень контроля.
| Контур | Назначение | Пример ресурсов | Что контролируем |
|---|---|---|---|
| Development | Разработка, сборка, отладка, эксперименты команды РЕСТАРТ или проектной команды. | 4-8 vCPU, 16-32 GB RAM, 150-300 GB SSD, GPU по необходимости. | Доступ разработчиков, sandbox-данные, тестовые пайплайны, секреты и журналы. |
| Test / Staging | Проверка релизов, интеграций, демонстрации, UAT и нагрузочные проверки. | 8+ vCPU, 32+ GB RAM, 300+ GB SSD/NVMe, L4 / A10 / L40S или эквивалент по задаче. | Тестовая база, векторное хранилище, регламент обновлений и приемочные сценарии. |
| Production | Работа пользователей, production API, AI-чат, RAG, Service Desk AI и корпоративные базы знаний. | 16+ vCPU, 64-128+ GB RAM, 1+ TB NVMe, L40S 48 GB / A100 80 GB или эквивалент по согласованию. | Доступность, backup, мониторинг, журналы, ограниченный админ-доступ и SLA. |
| Backup / Storage | Хранение резервных копий, исходных файлов, документов, артефактов сборки и журналов. | Отдельный storage-контур с регламентом хранения и выгрузки данных. | Сроки хранения, права доступа, восстановление и порядок удаления данных после проекта. |
Типовая архитектура AI-инфраструктуры
Типовой контур включает пользовательский интерфейс, backend API, базу данных, векторное хранилище, файловое хранилище, очередь задач, worker-процессы, LLM-адаптеры, GPU-узел для моделей и отдельный слой мониторинга. Для enterprise-проектов контуры разработки, тестирования и production разделяются.
Пользовательский слой
Web-интерфейсАдмин-панельAI-чатService DeskAPI-интеграцииПлатформенный слой
Restart AI Enterprise Platform CoreKnowledge AI / RAGAI Service DeskAI-агентыЖурналы и аудитИнфраструктурный слой
Production GPU ServerTest / StagingDevelopmentPostgreSQL / Vector DBObject Storage / BackupSecurity & Compliance
Доступы и ролиСекреты и журналы152-ФЗ и ИСПДнDevSecOpsКонтроль передачи данныхКонкретная конфигурация фиксируется в техническом задании: размещение, модель доступа, состав контуров, backup, SLA, требования ИБ и порядок выгрузки или удаления данных после завершения проекта.
Инфраструктура для Restart AI Enterprise Platform
Restart AI Enterprise Platform — платформа РЕСТАРТ для корпоративного использования AI: базы знаний, RAG, AI-агенты, Service Desk AI, управление документами, журналирование и интеграции с корпоративными системами. Для стабильной работы платформы требуется инфраструктура, рассчитанная на обработку документов, векторный поиск, обращения пользователей, LLM-провайдеров и интеграции.
AI-инфраструктура закрывает эту задачу: заказчик получает не только программный продукт, но и готовую вычислительную среду для его запуска. Это ускоряет переход от пилота к промышленной эксплуатации без поиска отдельных подрядчиков по серверам, DevOps и ИБ.
Форматы предоставления AI-инфраструктуры
Формат подбирается под этап проекта: от быстрого пилота до закрытого production-контура. Можно начать с небольшого стенда, затем расширить ресурсы, добавить GPU, разделить среды и включить SLA.
AI Compute Test / Staging
Для пилота Restart AI Enterprise Platform, UAT, тестирования документов, демонстраций и проверки интеграций.
Test/staging-сервер, GPU по необходимости, тестовая БД, векторное хранилище, учетные записи и регламент обновлений.AI Compute Production
Для рабочих пользователей, AI-чата, Service Desk AI, корпоративной базы знаний и API-интеграций.
Production-сервер или группа серверов, GPU, PostgreSQL, vector DB, file storage, backup, monitoring, SLA и поддержка.Private AI Infrastructure
Для закрытых корпоративных контуров, private cloud, on-prem-модели и сценариев с повышенными требованиями к данным.
Изолированный контур, ограничения передачи данных, журналы, секреты, ИБ-регламенты и интеграция с политиками заказчика.AI Platform + Compute Bundle
Комплексный пакет: Restart AI Enterprise Platform, инфраструктура, внедрение, настройка AI-агентов и сопровождение.
Платформа, dev/test/prod-контуры, загрузка документов, интеграции, обучение администраторов и отчетность по использованию.Прозрачный учет вычислительных ресурсов
В проектах внедрения AI-решений РЕСТАРТ может фиксировать потребление вычислительных ресурсов в формате машино-часов. Такой подход удобен для пилотов, опытно-промышленной эксплуатации и проектов, где нагрузка меняется по мере загрузки документов, подключения пользователей и роста числа AI-сценариев.
В отчетности могут отражаться период использования инфраструктуры, состав серверов и контуров, объем предоставленных мощностей, GPU-ресурсы, storage, backup, техническая поддержка, работы по сопровождению, инциденты, доступность и рекомендации по масштабированию.
Стоимость рассчитывается индивидуально и зависит от состава контуров, GPU-ресурсов, объема хранилища, требований к доступности, backup, безопасности и сопровождению. Для пилотных и проектных работ может применяться модель почасового учета вычислительных ресурсов.
Почему РЕСТАРТ
Понимаем AI-продукт, а не только серверы
Инфраструктура проектируется под реальные AI-сценарии: RAG, AI-агенты, Service Desk, обработку документов и интеграции.
Связываем платформу и эксплуатацию
РЕСТАРТ отвечает за связку приложения, данных, моделей, контуров и сопровождения.
Учитываем ИБ и 152-ФЗ
В проект можно включить аудит, модель угроз, ИСПДн, КИИ, DevSecOps и защиту AI-контуров.
Готовим основу для масштабирования
Архитектура развивается от MVP и пилота до production, multi-tenant, private cloud и on-prem поставки.
AI-модули и проекты, которые можно запускать на этой инфраструктуре
AI Compute усиливает продуктовую линейку РЕСТАРТ: вычислительные мощности становятся частью управляемого AI-контура, а не отдельной закупкой серверов. На такой инфраструктуре можно запускать платформу, RAG, сервис-деск, AI для договоров, тендеров, разработки, ИБ, HR, отраслевые пакеты и прикладные проекты вроде 1trAIner и социальных AI-сервисов Spina Bifida.
Restart AI Enterprise PlatformEnterprise RAG / Knowledge AIAI Service Desk CopilotSecurity & Compliance AIContract & Procurement AITender & Sales CopilotPrivate Dev AI / Code CopilotDevOps / DevSecOpsИнформационная безопасность152-ФЗ и персональные данныеЗаказная разработкаERP, 1С и SAPВыделенные команды1trAIner: спортивный AI-тренерSpina Bifida CheckRAG-ассистент фонда
Вычисления для промышленных данных
Промышленные R&D-пилоты могут требовать отдельного вычислительного контура: обработка временных рядов, сигналов, телеметрии, изображений, документов, RAG по инженерным материалам и безопасный запуск AI-ассистентов. AI Compute РЕСТАРТ можно использовать как инфраструктурную базу для таких сценариев после оценки требований к данным, безопасности и эксплуатации.
Частые вопросы
Это просто аренда серверов?
Нет. РЕСТАРТ предоставляет вычислительные мощности как часть управляемой AI-инфраструктуры: с архитектурой, настройкой, сопровождением, мониторингом и связкой с AI-платформой и ИБ-требованиями.
Можно ли использовать услугу без Restart AI Enterprise Platform?
Да, если заказчику нужен AI-контур для корпоративного RAG, LLM-интеграций, AI-ассистентов, обработки документов или тестирования моделей. Но максимальная ценность достигается в связке с продуктами РЕСТАРТ.
Можно ли развернуть решение в закрытом контуре?
Да. Архитектура может быть адаптирована под private cloud или on-prem-модель. Требования к размещению, доступам и обработке данных фиксируются в договоре и техническом задании.
Нужен ли GPU всегда?
Нет. GPU нужен для локальных LLM, embeddings, reranking, обработки больших массивов документов и сценариев с высокой нагрузкой. Для части сценариев достаточно CPU-контура или внешних LLM-провайдеров по согласованной архитектуре.
Как учитывается безопасность данных?
В проект закладываются разграничение доступа, управление секретами, журналирование, резервное копирование, ограничения передачи данных внешним провайдерам и дополнительные меры ИБ по требованиям заказчика.
Можно ли начать с пилота?
Да. Для пилота обычно достаточно test/staging-контура, демонстрационного набора данных, ограниченного числа пользователей и согласованного набора AI-сценариев.
Обсудим ваш контур
Опишите задачу, текущие системы, ограничения и ожидаемый результат. Мы предложим первый практичный шаг: диагностику, пилот, аудит, дорожную карту или проектную команду.